什么是数据挖掘？如何才能做好？

数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据挖掘是做什么的 数据分析师一般一个月多少钱

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数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。

网舟科技就是基于移动互联网的数据采集，分析用户行为，通过数据挖掘手段，实现全程数据分析解决方案。使用的分析工具是当前业内的Adobe Insight。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系

参考资料来源：

数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据。它是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。

既然简述，我就简单的方法说。

数据库是储存目前需要的数据的地方

数据仓库就是一个放数据的地方。只增加，不减少。

数据挖掘是在数据集上做的一种对数据存在的各种潜（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）在的，相关的一种技术。

数据挖掘得到的结果和模式不应该是一劳永逸、一成不变的，而是应该根据用以挖掘的数据的更新而不断更新的。FineBI数据挖掘的结果在每次FineBI数据库更新时，可以自动重新进行整个挖掘的训练、预测和保存过程。同理，OLAP分析中用到的数据挖掘产生的数据也随之更新。

数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。

数据分析和数据挖掘的区别是什么？如何做好数据挖掘

3、数据挖掘（英语：Data mining）：

1.数据挖掘

扩展资料

2.数据分析

其实我们可以这样说，数据分析是对数据的一种作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘，又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。由此可见，数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。

而两者的具体区别在于：

约束上：数据分析是从一个设出发，需要自行建立方程或模型来与设吻合，而数据挖掘不需要设，可以自动建立方程。

结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。

举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间，有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。

数据分析与数据挖掘的结合终才能落地，将数据的有用性发挥到。

数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别。

对于一个数据分析师来说，重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。

大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断：

指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性） 。

2、数据分析：

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2. 在统一的统计指标下，通过不同的结构型思维，分析数据得出结论。

大数据所从事什么工作

大数据有各方面的工作，有需要用到高深的技术的，也有简单的工作，主要你愿意并且有决心从事大数据相关工作，不管你先前读什么专业，一定能找到适合你的切入点，进入大数据行业工作。

大数据相关的工作分为几大类：大数据研发、大数据开发、大数据分析、大数据运维。

如果你想从事偏技术型的工作，至少要有开发语言作为支撑，比如Ja或python，工作的选择也更宽泛并且都是企业所要求的核心岗位，对以后的发展很有帮助。

大数据研发、

大数据分析、

大数据运维。

任何行业都有大数据，譬如电信行业，互联网行业，电力，交通，教育，医疗等等。

随着业务的增长和新业务的更新，并且数据的来源越来挖掘步肯1、大数据（big data）：定是进行商业问题越多，数据量的增加和数据管理的需求，都促使各个行业有大数据分析的需要。

针对大数据分析，目前免费的开源的可以使用Hadoop等开源项目，对于中小企业可以使用国内一些大数据分析产品，如永洪科技等，如果预算充足，也可以考虑IBM，Oracle，SAP等国外企业的大数据产品。

具体大数据工作还是要结合自身行业知识，建立好合适的数据模型，针对性的进行分析。

在数据挖掘中的建模主要需要做哪些工作，他的作用是什么？

二楼说到点子上了，没经验基本没人要，你可以试着从做数据分析员开始。

也就是确要解决什么问题，然后数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。再去建立挖掘模型，这个过程其实就是选择合适的算法去解决我们的问题。

建模时的数据是全量的（不考虑噪声数据），但是这些数据并不全部用来分析，可能还要留一部分数据验证，以预测型模型为例，从已知数据中抽烟一部分进行分析，建立模型，好了之后自然要验证模型的准确度，这个验证就是用另一部分数据。

空间分析和空间数据挖掘是什么呢？主要要学些什么？能做什么？

对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。

GIS的核心就是空间分析数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。了!

空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统成功与否的一个主要指标。

而空间数据挖掘呢，是空间分析中的一种。

它是指将空间数据仓库中的原始数据转化为更为简洁的信息，发现隐含的、有途的空间或非空间模型和普遍特征的过程。

空间分析能做什么，实际上也就是需要知道GIS能做什么，这个在《地理信息系统与科学》中总结的比较好，GIS的主要功能无非是5个M,分别为制图(Mapping)、测量（Measurement）、监测（Monitoring）、建模（Modeling）和管理（Mament）。

做数据挖掘有没有前途，好找工作不？

挖掘步肯定是进行商业问题。也就是确要解决什么问题,然后再去建立挖掘。

在国外很好

在国内，还处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，

学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。

不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。

应该说现状艰辛，但前途还是光明的。

如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是和上海，

广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，

其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。

比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。

银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，

有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

有前途啊。

数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

这类技术可广泛服务于很多行业，为决策层提供更安全的保障和回避风险。

举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么

数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。

数据挖掘在市场营销中的应用，目标是为了满足用户需求，自动处理大量的原始交易数据，从中识别重要和有意义的关联规则。将关联规则挖掘应用于市场营销有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。因而将数据挖掘技术应用于市场营销领域中具有重要的意义。

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

识别客户，让你知道哪些是你的潜在客户，哪些客户的忠诚度比较高，根据这些数据得到你的客户分类；

对不同类型的客户实施精细化分级管理，满足客户需求，同时能够节省成本、增加效率，终保有和提升客户的忠诚度；

数据分析和数据挖掘的区别是什么？如何做好数据挖掘

1.数据挖掘

2.数据分析

其实我们可以这样说，数据分析是对数据的一种作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值没有经验基本不要，有丰富经验值钱！！化的分析。而数据分析和数据挖掘，又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。由此可见，数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。

而两者的具体区别在于：

约束上：数据分析是从一个设出发，需要自行建立方程或模型来与设吻合，而数据挖掘不需要设，可以自动建立方程。

结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。

举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间，有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。

数据分析与数据挖掘两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。的结合终才能落地，将数据的有用性发挥到。

数据挖掘的前景怎么样，主要是就业方面的？

前景很广泛，特别是现在，无论哪个行业，都依数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。靠先进的网络和技术积累了庞大的数据库，通过对这些数据的分析，对企业的发展有很大的帮助。

就目前来说，这个行业还是很有发展前景的。不过因为现在的BI行业入门门槛比较低，所以你要准备很多基础知识关于数据挖掘1.一个主要做整理工作，一个主要做建模工作。，包括一些数据挖掘的工具。如果你是走算法研发的方向，很多搜索引擎公司都需要，类似百度之类的。